这篇文章给大家分享的是有关Pytorch如何获取无梯度Tensor中的值的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
使用两个网络并行运算，一个网络的输出值要给另一个网络反馈。而反馈的输出值带有网络权重的梯度，即grad_fn=<XXXBackward0>.
这时候如果把反馈值扔到第二网络中更新，会出现第一个计算图丢失无法更新的错误。哎哟喂，我根本不需要第一个网络的梯度好吗？
一开始用了一个笨办法，先转numpy，然后再转回torch.Tensor。因为numpy数据是不带梯度的。
但是我的原始tensor的放在cuda上的，
t_error = td_error.cuda().data.cpu().numpy()
t_error = torch.FloatTensor(t_error).to(device)从cuda转回了cpu，变成numpy，又转成了tensor，又回到了cuda上，坑爹呢这是，可能只有我才能写出如此低效的辣鸡代码了。
后来发现，其实直接在返回的时候添加
with torch.no_grad():
td_error = reward + GAMMA * v_ - v即可.
补充：在pytorch中取一个tensor的均值，然后该张量中的所有值与其对比！
Pytorch中的Tensor的shape是(B, C, W, H)，
C, H, W = tensor.shape[1], tensor.shape[2], tensor.shape[3]
for c in range(C):
mean = torch.mean(x[0][c])
for h in range(H):
for w in range(W):
if x[0][c][h][w] >= mean:
x[0][c][h][w] = mean感谢各位的阅读！关于“Pytorch如何获取无梯度Tensor中的值”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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